一點關於深度神經網絡和非線性之間的關系的問答。 原文地址：https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78866718 定義： 對“乘”、“加”運算 閉合。 作用： 非線性很難形式化，但卻是深度學習的 核心競爭力 ...

機器學習中線性模型和非線性的區別 一、總結 一句話總結： 1)、線性和非線性的區別是是否可以用直線將樣本划分開(這個觀點是對的) 2)、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型 3)、區分是否為線性模型，主要是看一個乘法式子中自變量x前 ...

簡介 每過一段時間，就會有一個深度學習庫被開發，這些深度學習庫往往可以改變深度學習領域的景觀。Pytorch就是這樣一個庫。 在過去的一段時間里，我研究了Pytorch，我驚嘆於它的操作簡易。Pytorch是我迄今為止所使用的深度學習庫中最靈活的，最輕松的。 在本文中，我們將以實踐的方式 ...

前言：Hello 大家好，我是小花，又和大家見面了，前面的文章一直是對機器學習的基本分類，回歸，聚類算法進行學習。那時候我記得給了大家很多特征，當時我說，特征的好壞決定了機器學習算法的效果。那么接下來，我將會帶着大家研究研究機器學習的特征。 這是我在ICML上看到的一篇文章，作者是華盛頓大學 ...

1. 線性回歸 1.1 線性模型 當輸入包含d個特征，預測結果表示為： 　　　　 記x為樣本的特征向量，w為權重向量，上式可表示為： 　　　　 對於含有n個樣本的數據集，可用X來表示n個樣本的特征集合，其中行代表樣本，列代表特征，那么預測值可用矩陣乘法表 ...

Pytorch線性規划模型 學習筆記(一) Pytorch視頻學習資料參考：《PyTorch深度學習實踐》完結合集 Pytorch搭建神經網絡的四大部分 1. 准備數據 Prepare dataset 准備數據包括數據的讀取加載並轉換為torch框架下識別的tensor格式，注意數據 ...

怎樣區分線性和非線性 1.線性Line，是指量與量之間按照比例成直線關系，在數學上可理解為一階導數是個常數； 非線性non-line則指不按照比例不成直線關系，一節導數不為常數。 2.線性可以認為是1次曲線，比如比如y=ax+b ，即成一條直線 非線性可認為是2次以上 ...

一、理論 　　1.1 多重共線性 　　所謂多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸模型中的解釋變量之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。一般來說，由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變量間存在普遍的相關 ...